A16B-1010-0210

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A16B-1010-0210传统卷积核在做卷积操作时，是将卷积核与输入张量中「连续」的 3×3 的 patch 逐点相乘再求和（如下图a，红色圆点为卷积核对应的输入「像素」，绿色为其在原输入中的感知野）。而 dilated convolution 中的卷积核则是将输入张量的 3×3 patch 隔的像素进行卷积运算。如下图 b 所示，在去掉一层池化层后，需要在去掉的池化层后将传统卷积层换做一个「dilation=2」的 dilated convolution 层，此时卷积核将输入张量每隔一个「像素」的位置作为输入 patch 进行卷积计算，可以发现这时对应到原输入的感知野已经扩大（dilate）为 ；同理，如果再去掉一个池化层，就要将其之后的卷积层换成「dilation=4」的 dilated convolution 层，如图 c 所示。这样一来，即使去掉池化层也能保证网络的感受野，从而确保图像语义分割的精度。

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